The brain is a multilevel complex system that consists of several levels of elements, from a neuronal level to a regional level, and functions through complex interactions between the elements at each level. Although the recent era of Connectomics has allowed us to determine the complex interconnectivity of the elements at each level, our understanding of organizational design principles underlying the resultant neuronal and regional brain networks is still lacking. In this dissertation, I investigated the organizational design principles underlying the complex brain networks by using systems biological approach. This dissertation contains two studies, each of which is conducted with the brain networks in neuronal level and regional level, respectively. In the first study, I constructed the spiking neural network model based on the specific connectivity rules of the three largest interneuron classes in the brain and explored the functional role of the network. Through the mathematical simulation analysis, I identified that this network is the core structure responsible for generation and modulation of neuronal oscillation dynamics. In the second study, I constructed the inter-regional structural brain network from MRI data and explored its organizational design principle from the network control perspective. Especially, the comparison between the inter-regional brain network and other real-world complex networks has made to explore the unique characteristic of the inter-regional brain network. As a result, I revealed that the inter-regional brain network is designed to have the unique control architecture that provides superior control robustness and control efficiency against other real-world complex networks. The analysis performed in this dissertation suggests the importance of the 'network neuroscience' approach in studying the brain and is expected to provide a fundamental basis for the development of specific therapeutic interventions and the development of brain-like artificial intelligence.
뇌는 뉴런 수준부터 영역 수준까지 여러 수준의 요소로 구성되어 있으며, 요소 간 상호작용을 통해 기능을 수행하는 다계층 복잡계 시스템이다. 커넥톰 시대의 도래와 함께 각 수준 별 요소들 사이의 구체적인 연결성이 파악되고 있지만, 이를 통해 구축된 네트워크의 기능적 역할 및 설계 원리 규명은 아직 미비한 실정이다. 본 학위논문에서는 시스템 생물학 분석을 통해 복잡한 뉴런 및 영역 네트워크의 기능과 설계 원리를 이론적으로 규명한다. 첫째로, 뇌를 구성하는 억제성 뉴런의 90%를 차지하는 3가지 종류의 억제성 뉴런의 특정한 연결 규칙을 토대로 네트워크 모델을 구축하고, 시뮬레이션 분석을 통해 해당 네트워크가 뇌파의 생성 및 변조에 핵심적인 역할을 함을 밝혔다. 두번째로, 자기공명영상 데이터로부터 뇌 영역간 네트워크를 구축하고, 네트워크 제어 이론을 도입하여 뇌의 영역간 네트워크의 설계 원리를 소셜 네트워크, 도로망 네트워크, 생체 분자 네트워크 등 다양한 실제 네트워크와 비교, 분석 하였다. 이를 통해 뇌의 영역간 네트워크는 제어 효율을 높이며 외부 섭동에 대한 제어 강건성을 높이는 특별한 제어 구조를 가짐을 밝혔다. 본 학위논문에서 수행한 분석은 뇌를 네트워크 시스템으로 간주하고 분석하는 ‘네트워크 신경과학’ 접근법의 중요성을 제시 하였으며, 뇌 질환 치료 전략 제시 및 인공지능 개발에 기초를 제공 할 수 있을 것으로 기대된다.
